Extração Automatizada de Dados: Definição, Benefícios e Casos de Uso

Procura otimizar a gestão de dados da sua empresa? Este artigo aborda tudo sobre extração automatizada de dados: o que é, como funciona e seus benefícios transformadores para as organizações.

Principais conclusões

• A extração automatizada de dados agiliza processos, transformando grandes volumes de dados não estruturados em formatos estruturados para uso prático.
• Técnicas modernas utilizam IA, OCR e aprendizado de máquina para capturar dados com alta velocidade e precisão a partir de diversos documentos.
• Setores como finanças, saúde e logística dependem fortemente da extração automatizada de dados para reduzir custos e aumentar a produtividade.

As empresas geram e gerenciam enormes quantidades de dados diariamente. O processamento dessas informações é crucial para a tomada de decisões e a eficiência operacional. A extração automatizada de dados transforma a forma como as organizações processam dados, oferecendo uma alternativa simplificada, eficiente e precisa aos métodos manuais.

O que é extração de dados?

Extração de dados é o processo de recuperação de informações de fontes de dados não estruturadas. Com a extração de dados, os dados podem ser refinados, armazenados e posteriormente analisados. É utilizada em diversos setores, como saúde, serviços financeiros e tecnologia. As empresas podem otimizar sua eficiência automatizando seus processos manuais com a extração de dados.

O que é extração automatizada de dados?

A extração automatizada de dados utiliza softwares avançados e tecnologias baseadas em IA para identificar, capturar e converter automaticamente dados de diversas fontes, como PDFs, documentos digitalizados e e-mails, em formatos estruturados. Ao eliminar o processo manual, as empresas economizam tempo, reduzem erros e aumentam a velocidade de processamento de dados, permitindo decisões mais rápidas e informadas.

Em 2025, o volume global de dados deve ultrapassar 180 zettabytes, evidenciando a necessidade de métodos eficientes de extração de dados para processar, analisar e armazenar essas informações. -- Fonte: Statista

Extração de dados e ETL

A extração de dados é a primeira etapa do processo ETL (Extrair, Transformar e Carregar), que envolve três processos. O objetivo principal do ETL é preparar os dados para serem carregados em um data warehouse, banco de dados ou diretamente em um aplicativo de negócios. O ETL é adaptável a qualquer setor, incluindo saúde, SaaS e varejo.

Extração de dados vs. mineração de dados

Extração e mineração de dados são processos vitais na análise de grandes volumes de dados, mas não estão relacionados.

A extração de dados envolve a obtenção e coleta de dados, enquanto a mineração de dados é o processo de análise desses dados para descobrir insights e padrões. A extração de dados é uma etapa necessária para a mineração de dados, mas a mineração de dados envolve técnicas mais complexas de análise e modelagem para extrair valor dos dados.

Tipos de dados

Compreender os diferentes tipos de dados é essencial para otimizar os métodos de extração e garantir a precisão.

Dados estruturados

Definição: Dados estruturados são altamente organizados e formatados, facilitando a busca, recuperação e análise. Geralmente são armazenados em bancos de dados relacionais, onde cada linha representa um registro único e cada coluna representa um atributo específico.

Características:

• Esquema fixo (por exemplo, para uso em bancos de dados)
• Facilmente manipulável usando SQL e outras ferramentas de consulta de banco de dados
• Estrutura previsível e consistente

Fontes comuns de dados estruturados incluem:

• Bancos de dados: Bancos de dados relacionais armazenam dados em tabelas com linhas e colunas, como informações de clientes e registros de vendas.
• Planilhas: Dados armazenados em arquivos do Excel ou Planilhas Google geralmente seguem um formato consistente, facilitando a extração de pontos de dados específicos.

Exemplo: As empresas contam com dados estruturados para gerar relatórios, acompanhar o desempenho de vendas e gerenciar o relacionamento com os clientes com eficiência.

2. Dados semiestruturados

Definição: Dados semiestruturados não seguem um esquema rígido, mas ainda contêm tags ou marcadores para separar diferentes elementos.

Características:

• Estrutura flexível e adaptável
• Organização hierárquica

Esse tipo de dado é comum em formatos como:

• JSON (JavaScript Object Notation): Arquivos JSON são amplamente utilizados em aplicações web. Eles são estruturados como pares chave-valor, tornando-os relativamente fáceis de analisar.
• XML (eXtensible Markup Language): Assim como o JSON, o XML permite a criação de tags personalizadas para representar dados, fornecendo uma estrutura flexível para troca de dados.
• Arquivos de log: Entradas formatadas de forma consistente permitem a extração de informações significativas, apesar de sua natureza semiestruturada.

Exemplo: Um documento XML contendo informações sobre o produto, onde cada produto é marcado com atributos relevantes, como nome, preço e descrição.

3. Dados não estruturados

Definição: Dados não estruturados precisam de um formato ou estrutura predefinidos, tornando desafiador analisar e extrair informações significativas.

Características:

• Diversos formatos e tipos de conteúdo
• Requer tecnologias avançadas (por exemplo, PNL, aprendizado de máquina) para extração significativa

Exemplos comuns incluem:

• Documentos de texto: Arquivos do Word, PDFs e e-mails podem conter grandes quantidades de dados não estruturados, geralmente exigindo técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) para extração.
• Imagens e vídeos: Arquivos de mídia que exigem ferramentas de reconhecimento de imagem ou análise de vídeo para extrair informações relevantes, como metadados ou texto incorporado.

Exemplo: As organizações analisam dados não estruturados para obter insights do feedback dos clientes, aprimorar a análise de sentimento da marca e extrair informações críticas de contratos.

Leia mais sobre dados estruturados vs. dados não estruturados

4. Dados de série temporal

Definição: Dados de série temporal são uma sequência de pontos de dados coletados ou registrados em intervalos específicos. Esse tipo de dado é crucial em finanças e IoT (Internet das Coisas), onde as tendências históricas de dados informam os processos de tomada de decisão. As ferramentas automatizadas de extração de dados podem analisar dados de séries temporais para insights ou anomalias.

Características:

• Sequencial e ordenado por tempo
• Captura dinâmicas e tendências temporais
• Geralmente requer técnicas de análise especializadas, como previsão e detecção de anomalias

Exemplo:

Os preços do mercado de ações são registrados de hora em hora, que podem ser analisados para prever tendências futuras.

Dados meteorológicos: Os níveis de temperatura, umidade e precipitação registrados de hora em hora ou diariamente podem ser analisados para identificar tendências climáticas e melhorar a precisão das previsões.

5. Dados espaciais

Definição: Dados espaciais se relacionam à localização física e aos atributos dos objetos. Esse tipo de dado é essencial em sistemas de informações geográficas (GIS) e pode incluir coordenadas, mapas e imagens de satélite. As ferramentas de extração automatizadas podem ajudar a converter dados espaciais brutos em insights acionáveis para vários setores, como planejamento urbano e logística.

Características:

• Essencial para mapeamento e navegação
• Visualizado usando Sistemas de Informações Geográficas (GIS)

Exemplo: Coordenadas geográficas extraídas de dados GPS para otimização de rotas.

Métodos de extração

Existem dois métodos principais para extrair dados de várias fontes: manual e automatizado.

Desafios da extração manual de dados

A extração manual de dados, um processo demorado e sujeito a erros, apresenta vários desafios, incluindo:

• Erro humano e imprecisão dos dados: A extração manual geralmente leva a erros, especialmente com grandes conjuntos de dados ou documentos complexos.
• Alocação de recursos: Significativa mão de obra é necessária para o processamento de dados, tornando-o caro e menos eficiente.
• Riscos de conformidade: O processamento manual pode aumentar o risco de não conformidade, pois erros na entrada de dados podem resultar em problemas regulatórios.

Métodos de extração automatizados: Lógico vs. Físico

A extração de dados também pode ser categorizada em dois tipos principais: lógico e físico.

1. Extração lógica

Descrição: A extração lógica se concentra na estrutura lógica dos dados. Este método envolve a recuperação de dados com base em seu significado e organização dentro de um banco de dados ou modelo de dados, em vez de como eles são fisicamente armazenados. Geralmente emprega consultas ou APIs para acessar os dados.

Vantagens:

• Eficiência: Permite a recuperação direcionada de dados, pois somente as informações relevantes são extraídas com base em consultas ou critérios específicos.
• Integridade dos dados: Mantém os relacionamentos e restrições dentro dos dados, garantindo que os dados extraídos permaneçam consistentes e precisos.
• Fácil de usar: Geralmente utiliza linguagens de alto nível (como SQL) que facilitam para os usuários definirem quais dados eles precisam sem entender os mecanismos de armazenamento subjacentes.

2. Extração física

Descrição: A extração física se refere à recuperação de dados do formato de armazenamento físico real onde são mantidos, como arquivos, unidades de disco ou fitas de backup. Este método se concentra em como os dados são armazenados em um meio físico e geralmente envolve técnicas de acesso a dados de nível inferior.

Vantagens:

• Abrangente: Pode recuperar todos os dados armazenados em um meio físico, incluindo dados arquivados ou históricos que podem não ser acessíveis por métodos lógicos.
• Versatilidade: Útil em análises forenses, recuperação de dados e cenários de backup onde a extração completa de dados é necessária.

Benefícios da extração automatizada de dados

A extração automatizada de dados oferece inúmeras vantagens para as empresas, especialmente aquelas que dependem de grandes volumes de dados para operações e tomada de decisões. Torna mais fácil obter uma riqueza de dados que permite às organizações obter insights melhores e tomar decisões mais baseadas em dados.

• Maior eficiência e velocidade: A extração automatizada de dados permite o processamento rápido de grandes quantidades de dados, minimizando o tempo necessário para concluir as tarefas.
• Precisão aprimorada e erros reduzidos: Automatizar a captura de dados reduz o erro humano, levando a uma maior precisão na extração e no processamento de dados.
• Economia de custos e retorno sobre o investimento (ROI): Ao substituir a entrada manual de dados, as empresas podem alocar recursos de forma mais eficiente, resultando em economias substanciais de custos.

Tecnologias em Extração Automatizada de Dados

A extração automatizada de dados utiliza uma combinação de tecnologias avançadas para transformar dados de formatos brutos, geralmente não estruturados, em informações organizadas e acessíveis.

1. Modelos de Aprendizado de Máquina (ML): Os algoritmos de ML podem se adaptar a diferentes estruturas de documentos, identificando padrões e extraindo informações com base em interações anteriores.
2. Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR): Os algoritmos de OCR identificam e analisam padrões de caracteres em imagens para reconhecer letras, palavras e números, tornando possível digitalizar dados de fontes que, de outra forma, exigiriam entrada manual.
3. Processamento de Linguagem Natural (PNL): Por meio do PNL, os sistemas automatizados de extração de dados podem analisar o contexto, o sentimento e os relacionamentos entre palavras, tornando possível extrair insights de documentos complexos, como e-mails, textos jurídicos ou feedback de clientes.
4. Inteligência Artificial (IA): Ao contrário dos métodos tradicionais, a IA pode lidar com fontes de dados complexas e dinâmicas e se adaptar a vários tipos de documentos, layouts e idiomas.

As técnicas de extração baseadas em IA podem economizar de 30 a 40% das horas das empresas. - Relatório PWC

Extração automatizada de dados para setores específicos

Quase todos os setores precisam extrair dados melhores para entender seu mercado, clientes ou produtos. Aqui estão os mais comuns.

Finanças

As instituições financeiras devem processar faturas, extratos bancários e relatórios de crédito, garantindo relatórios financeiros precisos e conformidade.

Saúde

A IA permite o processamento rápido e confiável de registros de pacientes, solicitações de seguro e relatórios médicos. Ao fazer isso, os provedores de saúde aprimoram o atendimento ao paciente e agilizam as tarefas administrativas.

Logística e Cadeia de Suprimentos

Simplifica o processamento de pedidos, o gerenciamento de estoque e o rastreamento de remessas, garantindo que as operações da cadeia de suprimentos funcionem sem problemas e que os clientes recebam atualizações em tempo hábil.

Parseur como ferramenta de extração de dados

O Parseur oferece uma solução de extração de dados avançada baseada em IA, que permite automação perfeita, eficiente e confiável em vários setores. Projetado para atender empresas com necessidades específicas de processamento de dados, o Parseur automatiza a captura e estruturação de dados de e-mails, PDFs e outros documentos para minimizar erros e maximizar a eficiência.

Bernard Rooney, Diretor Administrativo da Bond Healthcare, descreve o Parseur como "O Parseur é um produto altamente personalizável e tem uma solução para extração de dados simples até planilhas complexas".

Principais recursos do Parseur

• Mecanismo de IA de última geração: O mecanismo de IA do Parseur agora pode processar documentos de até 100 páginas, tornando-o adequado para empresas com altos volumes de dados.
• Processamento aprimorado de documentos digitalizados e imagens: Os recursos aprimorados de OCR do Parseur garantem alta precisão na análise de documentos digitalizados, mesmo aqueles que contêm tabelas.

Como funciona a extração de dados com o Parseur?

• Comece carregando seus documentos no Parseur por e-mail, API ou plataforma Parseur. O Parseur aceita vários tipos de arquivo, incluindo PDFs, imagens digitalizadas e arquivos de imagem (BMP, PNG, JPEG, TIFF).
• O mecanismo de IA do Parseur detecta os tipos de documento, identifica os campos-chave e extrai os dados de acordo. Você pode criar modelos personalizados para garantir resultados precisos se necessidades específicas de extração exigirem refinamento adicional.
• Após a extração, o Parseur organiza os dados no formato de sua preferência e os integra perfeitamente com aplicativos, incluindo CRM, ERP e sistemas de banco de dados. Você pode exportar dados por meio de formatos CSV, Excel ou JSON ou usar as integrações do Parseur com ferramentas como Zapier ou Make para automatizar fluxos de trabalho adicionais.

Tendências futuras na extração automatizada de dados

Com os avanços em IA e aprendizado de máquina, o futuro da extração de dados provavelmente verá:

• Recursos aprimorados de PNL: Espera-se que o PNL orientado por IA melhore a interpretação do contexto, permitindo uma extração ainda mais precisa de texto complexo.
• Maior integração com a IoT: Como os dispositivos IoT geram mais dados, a extração automatizada será crucial no processamento de informações em tempo real.
• Personalização e escalabilidade aprimoradas: As soluções futuras oferecerão mais opções de personalização para atender às necessidades específicas do setor.

Última atualização em 9 de abril de 2025